Pandas If else 为空答案

【问题标题】：Pandas If else emptyPandas If else 为空
【发布时间】：2019-03-22 21:12:48
【问题描述】：

在 Pandas 中寻找 if else 语句的解决方案。示例：

col1  col2
1     NAN
2     NAN
3     NAN
NaN   01-2019
2     NAN

我的新列需要是 col3；

当 col1 = 1 或更高时，添加“text a”
当 col1 = 空且 col2 = 一个值时，取 col2 的值
其他；设置值“文本 b”

我现在只有；当 col1 大于 1 时，设置文本 a，否则设置文本 b。

df['col3'] = np.where(df['col1']>=1, 'text a', 'text b')

但缺少检查 col1 是否为空且 col2 是否有值的部分。将该值放入 col3 中。

我怎样才能做到这一点？

谢谢！

-- 编辑--

当 col1 = 0 且 col2 有值时，在答案下也被问到，将 col3 设置为 col2 的值。

也是这样：

col1  col2
0     01-2019

【问题讨论】：

标签： python pandas csv if-statement

【解决方案1】：

将numpy.select 与Series.isna 和Series.notna 的测试缺失值和未缺失值一起使用：

print (df)
   col1     col2
0   0.0      NaN <-added row for test all coditions failed
1   1.0      NaN
2   2.0      NaN
3   3.0      NaN
4   NaN  01-2019
5   2.0      NaN

m1 = df['col1'] > =1
m2 = df['col1'].isna() & (df['col2'].notna())
#oldier pandas versions
#m2 = df['col1'].isnull() & (df['col2'].notnull())
df['col3'] = np.select([m1, m2], ['text a', df['col2']], 'text b')
print (df)
   col1     col2     col3
0   0.0      NaN   text b
1   1.0      NaN   text a
2   2.0      NaN   text a
3   3.0      NaN   text a
4   NaN  01-2019  01-2019
5   2.0      NaN   text a

另一个双np.where的解决方案：

df['col3'] = np.where(m1, 'text a',
             np.where(m2, df['col2'], 'text b'))

编辑：

条件改变了：

m2 = (df['col1'] == 0) & (df['col2'].notna())

【讨论】：

太棒了！谢谢。当 col1=0 并且 col2 具有值时，您是否可以更改答案以记住它会采用 col3 中的值？
@HRR1337 - 检查上次编辑。 m2 = (df['col1'] == 0) & (df['col2'].notna())。如果我的回答有帮助，请不要忘记 accept 它 - 单击答案旁边的复选标记，将其从灰色切换为已填充。谢谢。
您好。供应商已经修改了那里的数据，现在库存中也可能有负值。例如在 col1，-10。我们如何才能实现 -10 也获得 col2 日期的解决方案？

【解决方案2】：

除了@jexrael 真棒答案之外，另一种方法是使用apply

In [27]: def condition(r):
    ...:     if r['col1'] >= 1: return "text a"
    ...:     if pd.isnull(r['col1']) and pd.notnull(r['col2']): return r['col2']
    ...:     return "text b"
    ...:

In [28]: df['col3'] = df.apply(condition, axis=1)

In [29]: df
Out[29]:
   col1     col2     col3
0   1.0      NaN   text a
1   2.0      NaN   text a
2   3.0      NaN   text a
3   NaN  01-2019  01-2019
4   2.0      NaN   text a

【讨论】：